RAG（检索增强生成）的演变：初级 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG 架构

作者：数据智能老司机发布时间：2024-04-04

大型语言模型（LLMs）通过在自然语言任务及其它领域的成功应用，如 ChatGPT、Bard、Claude 等所示，已经彻底改变了 AI 领域。这些 LLMs 能够生成从创意写作到复杂代码的文本。然而...【查看原文】

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简介检索增强生成（RAG）

简介检索增强生成（RAG）包括概念和图解检索增强生成（RAG)[1]最初于2020年提出，作为一种端到端方法，结合了预训练的检索器和生成器。当时，其主要目标是通过模型微调来提高性能。2022年12月ChatGPT的发布标志着RAG的一个重要转折。从那时起，RAG更多地侧重于利用大语言模型（LLM）的推理能力，通过整合外部知识来实现更好的生成结果。RAG技术消除了开发人员需要为每个特定任务重新训练整个大规模模型的需求。相反，他们只需连接相关的知识库，为模型提供额外的输入，增强答案的准确性。本文简要介绍了RA

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全面剖析检索增强生成 (RAG)

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简介现有的ChatGPT的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题：偏见：大语言模型没有分辨好坏的能力，所以在回答问题的时候，如果不做任何调整，可能会返回一些不好的内容，比如性别歧视，种族歧视。幻觉：大语言模型有时候并不那么靠谱，返回的内容会让人觉得驴唇不对马嘴。包括信息也无法完全可信。信息过时：因为没有联网能力，那么代表着从 2023 年 x 月 x 日之后所有的信息，它都是不了解的。那么大模型 LLM 如何解决这些问题，使其生成的内容质量更高，就成了一个难题。而 RA

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